• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.119-124
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• 2023

자원이 풍부한 언어를 사용하여 훈련된 모델을 만들고 해당 모델을 사용해 자원이 부족한 언어에 대해 전이 학습하는 방법인 교차언어 전송(Cross-Lingual Transfer)은 다국어 모델을 사용하여 특정한 언어에 맞는 모델을 만들 때 사용되는 일반적이고 효율적인 방법이다. 교차언어 전송의 성능은 서비스하는 언어와 전송 모델을 만들기 위한 훈련 데이터 언어에 따라 성능이 매우 다르므로 어떤 언어를 사용하여 학습할지 결정하는 단계는 효율적인 언어 서비스를 위해 매우 중요하다. 본 연구에서는 교차언어 전송을 위한 원천언어를 찾을 수 있는 특성이 무엇인지 회귀분석을 통해 탐구한다. 또한 교차언어전송에 용이한 원천 학습 언어를 찾는 기존의 방법론들 간의 비교를 통해 더 나은 방법을 도출해내고 한국어의 경우에 일반적으로 더 나은 원천 학습 언어를 찾을 수 있는 방법론을 도출한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.235-242
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• 2002

본 논문은 한영 교차언어 정보검색을 위한 질의 변환 방법과 질의 확장에 대해서 기술하고 있다. 한영 교차언어 정보 검색은 한국어 질의와 관련된 영어 문서를 검색하는 것을 말하며, 한국어 질의를 영어 질의로 변환하는 방법을 사용했다. 이를 위해 한국어 단어들에 대한 영어 대역어들의 공기 정보를 이용하며, 공기 정보로는 상호 정보를 사용했다. 또한 한국어와 영어의 연어 사전을 사용하여 성능을 향상시켰다. 추가적인 검색 성능 향상을 위한 방법으로, 기존 연구에서 많이 사용된 적합성 피드백에 의한 지역적 질의 확장 대신, 영어 워드넷을 확장하여 구축한 한영 이중언어 시소러스를 사용하여 질의 확장을 하는 전역적 질의 확장을 시도하였다. 실험결과, 정확률의 향상보다는 재현율의 향상 정도가 더 컸으며, 긴 질의보다 짧은 질의를 확장한 경우가 성능이 높았다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.55-62
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• 1999

교차언어 문서검색에서는 단일언어 문서 상황을 만들기 위하여 질의나 문서를 다른 언어로 변환하게 되는데, 일반적으로 간단하면서도 실용적인 질의 변환의 방법을 주로 사용하고 있다. 하지만 단순한 대역 사전을 사용한 질의 변환의 경우에 변환 모호성 때문에 40% 이상의 검색 효과의 감소를 가져온다. 본 논문에서는 이러한 변환 모호성을 해결하기 위하여 대역 코퍼스로부터 추출한 상호 정보를 이용하는 단순하지만 효과적인 사전 기반 질의 변환 방법을 제안한다. 본 연구에서는 변환 모호성으로 발생한 다수의 후보들에서 가장 좋은 후보를 선택하는 모호성 해소 뿐 아니라 후보 단어들에 적절히 가중치를 부여하는 방법을 사용한다. 본 질의 변환 방법은 단순히 가장 큰 상호 정보의 단어를 선택하여 모호성 해소만을 적용하는 방법과 Krushall의 최소 스패닝 트리 구성과 유사한 방법으로 상호 정보가 큰 순서대로 간선들을 연결하여 모호성 해소와 가중치 부여를 적용하는 방법들과 질의 변환의 검색 효과를 비교한다. 본 질의 변환 방법은 TREC-6 교차언어 문서검색 환경의 실험에서 단일 언어 문서검색의 경우의 85%, 수작업 모호성 해소의 경우의 96%에 도달하는 성능을 얻었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.175-182
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• 2001

본 논문은 사전에 기반한 질의변환 교차언어 문서검색에서, 대역어 중의성 문제를 해결하기 위한, 질의어 가중치 부여 및 구조화 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 질의 변환 과정은 다음의 세 단계로 이루어진다. 첫째, 대역어 클러스터링을 통해 먼저 질의어 단어의 적합한 의미를 결정짓고, 둘째, 문맥정보와 지역정보를 이용하여 후보 대역어들간의 상호관계를 분석하며, 셋째, 각 후보 대역어들을 연결하여, 후보 질의어를 만들고 각각에 가중치를 부여하여 weighted Boolean 질의어로 생성하게 된다. 이를 통해, 단순하고 경제적이지만, 높은 성능을 낼 수 있는 사전에 의한 질의변환 교차언어 문서검색 방법을 제시하고자 한다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.14 no.1
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• pp.29-40
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• 2003

Cross-Language Information Retrieval (CLIR) deals with the documents in various languages by one language query. A user who uses one language can retrieve the documents in another language through CLIR system. In CLIR, query translation method is known to be more efficient. For the better performance of query translation, we need more resources like dictionary, ontology, and parallel/comparable corpus but usually not available. This paper proposes a new concept called the Common Base Axis which is adapted to Korean-English Query translation ann a new weighting method in dictionary based query translation. The essential idea is that we can express Korean and English word in one vector space by Common Base Axis and use it in calculating sense distance for query weighting. The experiments show that Common Base Axis gives us good performance without ontology and is especially good for one word query translation.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.23 no.3
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• pp.191-195
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• 2013

This paper proposes an automatic method for discovering cross-lingual links from English Wikipedia documents to Korean ones in order to increase connectivity among vast web resources. Compared to the existing methods roughly estimating link probability of phrases, candidate anchors are selected from English documents by using various information such as title lists and linking probability extracted from Wikipedia dumps and the results of named-entity recognition, and the anchors are translated into Korean words, and then the most suitable Korean documents with the words are selected as cross-lingual links. The experimental results showed 0.375 of MAP.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.35-40
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• 2015

본 논문은 영어-한국어 교차언어 정보검색의 질의어 번역에 대한 중요한 자원으로 활용되는 병렬 말뭉치의 품질 향상을 위해서, 위키피디아의 비교 말뭉치로부터 자동으로 병렬 문장을 추출하여 활용하는 기법을 제안한다. 기존 연구에서 질의어 번역을 위해 위키피디아의 이중 어휘 사전 및 동의어, 다의어 정보를 구축하고, 기 기축된 병렬 말뭉치와 함께 활용하여 여러 의미를 가진 번역 후보 단어들 중, 최적의 단어를 선택하는 방법을 이용하고 있다. 여기서 활용되는 병렬 말뭉치는 질의어 번역에서 가장 중요한 자원이다. 하지만, 기 구축된 병렬 말뭉치는 양이 적거나, 특정 영역을 중심으로 구성되어 있는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 위키피디아로부터 자동 병렬 문장 추출 기법을 이용, 대량의 영어-한국어 간 병렬 말뭉치를 구축하고, 이를 교차언어 정보검색을 위한 질의어 번역에 적용하여 개선을 보인다. 실험의 성능 비교를 위해서 NTCIR-5 데이터를 이용하였으며 기 구축된 세종 병렬 말뭉치를 활용한 질의어 번역의 성능이 MAP 31.5%, R-P 33.0%에서, 새롭게 구축한 위키피디아 병렬 말뭉치를 활용한 질의어 번역의 성능이 MAP 34.6%, R-P 34.6%로, 각각 MAP 3.1%와 R-P 1.6%의 성능 향상을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.52-58
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• 1997

정보 검색에서는 질의문과 문서를 동일한 표현으로 변환시켜 관련성을 비교하게 된다. 특히 질의문과 문서의 언어가 서로 다른 교차 언어 문서 검색 (CLTR : Cross-Language Text Retrieval) 에서 이러한 변환 과정은 언어 변환을 수반하게 된다. 교차 언어 문서 검색의 기존 연구에는 사전, 말뭉치, 기계 번역 등을 이용한 방법들이 있다. 일반적으로 언어간 변환에는 필연적으로 의미의 중의성이 발생되며 사전에 기반한 기존 연구에서는 다의어의 중의성 의미해소를 고려치 않고 있다. 본 연구에서는 질의어의 언어 변환시 한-일 대역어 사전 및 카도가와 시소러스 (각천(角川) 시소러스) 에 기반한 질의어 중의성 해소 방법과 공기하는 대역어를 갖는 문서에 가중치를 부여하는 방법을 제안한다. 제안된 방법들은 일본어 특허 문서를 대상으로 실험하였으며 5 %의 정확도 향상을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.538-540
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• 2003

본 논문은 한.중 교차언어 검색을 위한 효과적인 질의 확장에 대해 기술하고 있다. 한.중 교차언어 검색은 한국어 질의로 중국어 문서를 검색하는 것이고 본 논문에서는 대역어 사전을 이용하여 한국어 질의를 중국어 질의로 변환하는 방식을 사용한다. 질의 확장을 위한 방법으로 중국어 시소러스인“동의사사림”을 사용하였다. 그리고 동의어들과 주변 단어간의 상호 정보를 비교함으로서 재현률과 정확률을 높였다. 실험을 통하여 검증한 결과 사전만 사용하여 변환하는 방법에 비하여 검색 성능이 향상되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.658-661
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• 2012

국제적으로 이슈가 되고있는 사건들의 뉴스는 보도당국의 입장차이에 따라 동일 이슈에 대한 관점의 차이를 나타낸다. 교차언어 연구에서는 번역하는 과정이 중요하다. 본 논문에서는 중-한 어휘번역에서 발생하는 오류 및 모호성을 해결하기 위해 키워드를 중심으로 문맥 어휘를 이용해서 번역한 후 번역결과에서 빈도가 높은 한국어 어휘를 선택하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 소셜 이슈 3 개에 대한 트윗 데이터에서 실험하여 추출된 중-한 이슈 뉴스 결과에서의 정확도 85.8%의 성능을 보였다. 실험을 통해 제안 방법이 중-한 교차언어 트위터 데이터에서 동일한 이슈와 관련된 뉴스를 찾는데 효과적인 방법임을 알 수 있다.